Leveraging Foundation Models for Enhancing Robot Perception and Action
作者: Reihaneh Mirjalili
分类: cs.RO, cs.AI
发布日期: 2025-10-30
备注: Doctoral thesis
💡 一句话要点
利用Foundation Models增强机器人感知与行动能力
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 机器人感知 Foundation Models 语义理解 机器人控制 非结构化环境
📋 核心要点
- 现有机器人技术在非结构化环境中面临定位、交互和操作的挑战，缺乏对环境语义信息的有效利用。
- 论文核心思想是利用Foundation Models的强大能力，为机器人提供更丰富的语义理解和推理能力。
- 通过四个核心方向的研究，构建一个语义感知的机器人智能框架，提升机器人在复杂环境中的表现。
📝 摘要（中文）
本论文研究如何系统地利用Foundation Models来增强机器人的能力，使其在非结构化环境中能够更有效地进行定位、交互和操作。该研究围绕四个核心方向展开，每个方向都旨在解决机器人技术中的一个基本挑战，同时共同构建一个用于语义感知机器人智能的统一框架。
🔬 方法详解
问题定义：现有机器人技术在非结构化环境中进行定位、交互和操作时，面临着感知能力不足的挑战。传统方法难以有效理解和利用环境中的语义信息，导致机器人难以适应复杂多变的环境，限制了其应用范围。
核心思路：论文的核心思路是利用预训练的Foundation Models，例如大型语言模型和视觉模型，为机器人提供更强大的语义理解和推理能力。通过将Foundation Models与机器人感知和控制系统相结合，使机器人能够更好地理解环境，并做出更合理的决策。
技术框架：论文构建了一个语义感知的机器人智能框架，该框架可能包含以下主要模块：1) 感知模块：利用视觉、激光雷达等传感器获取环境信息，并使用Foundation Models进行语义分割、目标检测等处理；2) 知识库模块：存储环境中的语义信息和机器人自身的知识，例如物体属性、任务目标等；3) 规划模块：根据感知信息和知识库中的信息，生成机器人的行动计划；4) 控制模块：执行行动计划，控制机器人的运动。
关键创新：论文的关键创新在于将Foundation Models引入机器人领域，并探索了如何有效地利用这些模型来增强机器人的感知和行动能力。与传统方法相比，该方法能够更好地理解环境中的语义信息，并做出更智能的决策。
关键设计：具体的技术细节未知，可能包括：如何将Foundation Models与机器人感知和控制系统相结合；如何设计损失函数来训练机器人；如何优化网络结构以提高机器人的性能；如何处理Foundation Models带来的计算资源消耗问题。这些设计细节对于实现高性能的语义感知机器人至关重要。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
由于摘要信息有限，具体的实验结果未知。但可以推测，实验可能集中在验证所提出的框架在定位精度、交互效率和操作成功率等方面的提升。可能会与传统机器人方法进行对比，并展示在复杂环境下的性能优势。具体的性能数据和提升幅度未知。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如：智能家居、自动驾驶、工业自动化、医疗机器人等。通过提升机器人在非结构化环境中的感知和行动能力，可以实现更智能、更高效的机器人应用，从而提高生产效率、改善生活质量，并为人类创造更大的价值。
📄 摘要（原文）
This thesis investigates how foundation models can be systematically leveraged to enhance robotic capabilities, enabling more effective localization, interaction, and manipulation in unstructured environments. The work is structured around four core lines of inquiry, each addressing a fundamental challenge in robotics while collectively contributing to a cohesive framework for semantics-aware robotic intelligence.